人工智能、数据科学和机器学习——都属于同一领域。抓住的是,在这种情况下,其中哪些是正确的目的。多年来,我们看到了数据科学、人工智能和机器学习在不同领域的巨大应用。结果提供了大量的讨论,说明它们的效率如何,以及在未来几年中如何更好地部署它们。


人工智能是人类智能的复制品,它通过深入了解数据来作出更好的决策,确定人类手工做同样的工作的模式和趋势,否则将很难做到这一点。人工智能的问题是,您需要大量的数据才能理解数据。如果您没有大量的数据要处理,人工智能模型将只为少量数据提供结果。在这种情况下,预测或决策的准确性可能很低。简单地说,数据量越多,训练的模型就越好,以提高效率和准确性来交付结果。但问题不是数据的可用性,因为我们知道每天生成的数据量是非常庞大的。这里关注的领域是,当部署经过培训的模型以处理新数据时,该怎么办?该模型是否能够成功地应用所获得的知识来处理新的数据集?这正是机器学习发挥作用的地方。

为什么机器学习超过人工智能?

为什么机器学习会超过人工智能?


通过机器学习,机器可以从我们提供的大量数据中学习作为输入。机器能够将它所获得的知识应用到流到系统中的新数据块上。此外,机器学习的一个最佳特性是在欺诈检测领域。这对银行、保险公司、NBFC等金融服务部门来说,这不算是一件好事。我们看到计算机和机器处于几乎所有现实世界情况处理状态的那一天还不算太远。


如今,谈论机器学习及其增强人类认知的可能性是至关重要的。人们往往会在数据科学、人工智能和ML之间混淆。它们各自有自己的应用程序,而部署一个替代另一个应用程序并不会有成果。技术专家乔登认为人工智能相关项目过去是如何失败的,以及机器学习项目如何通过增强人类认知来成功。“机器学习是一个算法领域,它将统计、计算机科学和许多其他学科的思想融合在一起,设计处理数据、做出预测和帮助决策的算法。”Jordan在哈佛数据科学评论中写道。他坚持认为,如何有比机器学习更好的方法来处理大规模数据。


简而言之,当技术不限于数据科学和人工智能时,成功之路就容易得多。随着机器学习的日益重视,通过在大量数据中找到模式,企业很有可能达到更高的高度。

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